Estudiantes de Computacion de Informatica (1) by Estefani Santos Gonzalo

tipos de muestreo

Concepto de muestreo

El muestreo es una herramienta de la investigación científica. Su función básica es determinar que parte de una realidad en estudio (población o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. El error que se comete debido a hecho de que se obtienen conclusiones sobre cierta realidad a partir de la observación de sólo una parte de ella, se denomina error de muestreo. Obtener una muestra adecuada significa lograr una versión simplificada de la población, que reproduzca de algún modo sus rasgos básicos.
Muestra: En todas las ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo, lo que hacemos es trabajar con una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de la población. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes y diferencias encontradas en la población, ejemplificar las características de la misma.
Cuando decimos que una muestra es representativa indicamos que reúne aproximadamente las características de la población que son importantes para la investigación.
a. Población Los estadísticos usan la palabra población para referirse no sólo a personas sino a todos los elementos que han sido escogidos para su estudio.
b. Muestra Los estadísticos emplean la palabra muestra para describir una porción escogida de la población. Matemáticamente, podemos describir muestras y poblaciones al emplear mediciones como la Media, Mediana, la moda, la desviación estándar. Cuando estos términos describen una muestra se denominan estadísticas.
Una estadística es una característica de una muestra, los estadísticos emplean letras latinas minúsculas para denotar estadísticas y muestras.
Tipos de muestreo Los autores proponen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos de muestreo no probabilísticos. 

Tipos de muestreo

Muestreo probabilístico (aleatorio)

 En este tipo de muestreo, todos los individuos de la   población pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras investigaciones, por ser el riguroso y científico. 
Muestreo no probabilístico  (no aleatorio)

En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Salvo en situaciones muy concretas en la que los errores cometidos no son grandes, debido a la homogeneidad de la población, en general no es un tipo de muestreo riguroso y científico, dado que no todos los elementos de la población pueden formar parte de la muestra. Por ejemplo, si hacemos una encuesta telefónica por la mañana, las personas que no tienen teléfono o que están trabajando, no podrán formar parte de la muestra.

Muestreo aleatorio simple

En un muestreo aleatorio simple todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. La selección de la muestra puede realizarse a través de cualquier mecanismo probabilístico en el que todos los elementos tengan las mismas opciones de salir. Por ejemplo uno de estos mecanismos es utilizar una tabla de números aleatorios, o también con un ordenador generar números aleatorios, comprendidos entre cero y uno, y multiplicarlos por el tamaño de la población, este es el que vamos a utilizar.

Muestreo aleatorio estratificado

Es frecuente que cuando se realiza un estudio interese estudiar una serie de subpoblaciones (estratos) en la población, siendo importante que en la muestra haya representación de todos y cada uno de los estratos considerados. El muestreo aleatorio simple no nos garantiza que tal cosa ocurra. Para evitar esto, se saca una muestra de cada uno de los estratos.
Hay dos conceptos básicos:

Estratificación: El criterio a seguir en la formación de los estratos será formarlos de tal manera que haya la máxima homogeneidad en relación a la variable a estudio dentro de cada estrato y la máxima heterogeneidad entre los estratos. 

Afijación: Reparto del tamaño de la muestra en los diferentes estratos o subpoblaciones. Existen varios criterios de afijación entre los que destacamos

v  Afijación igual: Todos los estratos tienen el mismo número de elementos en la muestra.

v  Afijación proporcional: Cada estrato tiene un número de elementos en la muestra proporcional a su tamaño.

v   Afijación Neyman: Cuando el reparto del tamaño de la muestra se hace de forma proporcional al valor de la dispersión en cada uno de los estratos.

Muestreo aleatorio sistemático

Es un tipo de muestreo aleatorio simple en el que los elementos se seleccionan según un patrón que se inicia con una elección aleatoria.
Considerando una población de N elementos, si queremos extraer una muestra de tamaño n, partimos de un número h=N/n, llamado coeficiente de elevación y tomamos un número al azar a comprendido entre 1 y h que se denomina arranque u origen. 
La muestra estará formada por los elementos: a, a+h, a+2h,....a+(n-1) h. 
De aquí se deduce que un elemento población no podrá aparecer más de una vez en la muestra. La muestra será representativa de la población pero introduce algunos sesgos cuando la población está ordenada en función de determinados criterios.

Muestreo aleatorio por conglomerados o áreas

Mientras que en el muestreo aleatorio estratificado cada estrato presenta cierta homogeneidad, un conglomerado se considera una agrupación de elementos que presentan características similares a toda la población. 
Por ejemplo, para analizar los gastos familiares o para controlar el nivel de audiencia de los programas y cadenas de televisión, se utiliza un muestreo por conglomerados-familias que han sido elegidas aleatoria mente.
Las familias incluyen personas de todas las edades, muy representativas de las mismas edades y preferencias que la totalidad de la población. 
Una vez seleccionados aleatoria mente los conglomerados, se toman todos los elementos de cada uno para formar la muestra. En este tipo de muestreo lo que se elige al azar no son unos cuantos elementos de la población, sino unos grupos de elementos de la población previamente formados. Elegidos estos grupos o "conglomerados" en un número suficiente, se pasa posteriormente a la elección, también al azar, de los elementos que han de ser observados dentro de cada grupo, o bien, según se desee, a la observación de todos los elementos que componen los grupos elegidos. 
Por ejemplo, para analizar los gastos familiares o para controlar el nivel de audiencia de los programas y cadenas de televisión, se utiliza un muestreo por conglomerados-familias que han sido elegidas aleatoria mente  Las familias incluyen personas de todas las edades, muy representativas de las mismas edades y preferencias que la totalidad de la población. 
Una vez seleccionados aleatoria mente los conglomerados, se toman todos los elementos de cada uno para formar la muestra. En este tipo de muestreo lo que se elige al azar no son unos cuantos elementos de la población, sino unos grupos de elementos de la población previamente formados. Elegidos estos grupos o "conglomerados" en un número suficiente, se pasa posteriormente a la elección, también al azar, de los elementos que han de ser observados dentro de cada grupo, o bien, según se desee, a la observación de todos los elementos que componen los grupos elegidos. 

Muestreo no Probabilístico

Existen otros procedimientos para seleccionar las muestras, que son menos precisos que los citados y que resultan menos costosos. El procedimiento más utilizado es el muestreo no probabilístico, denominado opinático consistente en que el investigador selecciona la muestra que supone sea la más representativa, utilizando un criterio subjetivo y en función de la investigación que se vaya a realizar. 
Con el muestreo openático la realización del trabajo de campo puede simplificarse enormemente pues se puede concentrar mucho la muestra. Sin embargo, al querer concentrar la muestra, se pueden cometer errores y sesgos debidos al investigador y, al tratarse de un muestreo subjetivo (según las preferencias del investigador), los resultados de la encuesta no tienen una fiabilidad estadística exacta. 
Un muestreo no probabilístico muy utilizado hoy en día por los institutos de opinión es el de itinerarios, consistente en facilitar al entrevistador el perfil de las personas que tiene que entrevistar en cada uno de los itinerarios en que se realizan las entrevistas. 
El muestreo denominado de cuotas, utiliza en sucesivos sondeos al mismo conjunto muestra (inicialmente seleccionado de forma aleatoria) y es el empleado para medir índices de audiencia de programas televisivos. 
En muestreo se entiende por población a la totalidad del universo que interesa considerar, y que es necesario que esté bien definido para que se sepa en todo momento que elementos lo componen. 
No obstante, cuando se realiza un trabajo puntual, conviene distinguir entre población teórica: conjunto de elementos a los cuales se quieren extrapolar los resultados, y población estudiada: conjunto de elementos accesibles en nuestro estudio. 
Censo: En ocasiones resulta posible estudiar cada uno de los elementos que componen la población, realizándose lo que se denomina un censo, es decir, el estudio de todos los elementos que componen la población. 
La realización de un censo no siempre es posible, por diferentes motivos: a) economía: el estudio de todos los elementos que componen una población, sobre todo si esta es grande, suele ser un problema costoso en tiempo, dinero, etc.; b) que las pruebas a las que hay que someter a los sujetos sean destructivas; c) que la población sea infinita o tan grande que exceda las posibilidades del investigador. 
Si la numeración de elementos, se realiza sobre la población accesible o estudiada, y no sobre la población teórica, entonces el proceso recibe el nombre de marco o espacio muestran. 

variables en campo de la investigación cientifica

Variables  en campo de la investigación científica

Concepto:  Objeto, proceso o característica que está presente, o supuesta mente presente, en el fenómeno que un científico quiere estudiar. Los objetos, procesos o características reciben el nombre de variables en la medida en que su modificación provoca una modificación en otro objeto, proceso o característica. Las variables principales a las que se suele referir la investigación en psicología pueden ser independientes, dependientes, intermedias, conductibles, observables, o inobservables.

También son  rasgos permiten ver de manera indirecta o directa y por lo tanto permiten algún tipo de confrontación  con la realidad empírica.

Tienen la propiedad  de poder variar y ser mensurables de alguna manera desde la clasificación por “ejemplo el sexo”. Hasta el mayor nivel de meditación que sea posible de alcanzar como la identificación  “ejemplo  la edad

Variables pueden distinguirse en dependientes  e independientes

Dependiente. Designan las variables a explicar los efectos o los resultados respecto a los cuales ay que buscar motivos o razón de ser.
Independiente.  Son explicativas cuya asociación o influencia con la variable dependiente se presenta descubrir en la investigación.

Perturbadoras. Son variables que existen y median en relación con otras dos variables.

 Tipos de variable

 La amplitud de su unidad de observación a que se refieren.

      Pueden distinguirse  en individuales y colectivas

  Su nivel de abstracción:

Variables generales.(nivel cultural) realidades no inmediatamente medidas.

Variables intermedias. (nivel intermedia) expresan dimensiones o aspectos    parciales de estas variables y por lo tanto más concretas y cercanas a la realidad.

Variables empíricas. (nivel de instrucción) respetan aspectos de estas dimensiones. Directamente medibles y respetables.

-Su posición  en la relación que une dos o más variables entre si

- Naturaleza:

En cualitativa.- son  aquellos cuyos elementos  de variación tienen carácter cualitativo o numérico.

En cuantitativo.-tienen carácter  cuantitativo o numérico  pueden ser agrupados o no agrupados .también pueden ser discretas y continuas.

Clases de variables:

    Nominales.-comprenden la distancia de varias categorías sin implicar ningún ni  jerárquica entre ellas.

 Ejemplo: nombre, sexo, lugar de residencia.

    Ordinales.-implican orden entre sus categorías

      por ejemplo en calidad de estudio (bueno. Malo, regular )

                              

matriz de consistencia

             El Manejo  de las computadoras en las zonas rurales  es frecuente ya que los profesionales  nunca se han fijado ir  a estas zonas para hacer campañas  para el buen y adecuado del pc  estas personas muchas veces no saben cómo se prende   o que hacer con su computadora cuando tienen un problema  ya sea en la parte física o  interna. Las personas de estas zonas  nunca han tenido la debida información  para poder manejar o utilizar adecuadamente su pc.

A estas personas podemos ayudar  creando campañas en zonas rurales  donde puedan  enseñar el buen manejo  de las pc .así poder evitar daños  en estos y poder brindar un servicios técnico a estos habitantes  que tienen el mismo  derecho que las personas que vivimos en la ciudad.

MARCO  TEÓRICO La computadora es un dispositivo electrónico capaz de recibir un conjunto  de instrucciones y ejecuciones realizando cálculos sobre los datos numéricos. Toda la sociedad utiliza estas máquinas, en distintos tipos de tamaños para almacenar  y manipular datos los equipos informáticos han abierto una nueva era en fabricación gracias a las técnicas  de automatización  y han permitido mejorar los sistemas modernos de comunicación. Nuestro pc puede tener algunos daños y para evitar esto se necesita un mantenimiento de hardware (parte física de la computadora ) Los daños de los computadores también pueden ser causados por virus que lo hace es  alterar el normal funcionamiento de la computadora. Las computadoras se dividen en dos partes el hardware y software a los cuales hay que hacerles un mantenimiento para que tengan  un buen funcionamiento las máquinas.

HIPÓTESIS Los elementos para poder desarrollar bien la investigación es bueno desarrollo del tema buenos materiales: como carteleras afiches y muchas formas didácticas para el aprendizaje  de la personas de esas zonas.

VARIABLES  E INDICACIONES Tener afiches y muchas formas didácticas para el aprendizaje  estas   formas didácticas  ayuda mejor el buen manejo de las computadoras

METO LOGIA   COMPUTADORA es una maquina electrónica que recibe y procesa datos. Entre las fallas del hardware encontramos fallas electrónicas en los circuitos  el otro es la falta de limpieza. MANTENIMIENTO Consiste en reparar desprevenidamente las partes de una computadora. Entre las fallas del software se pueden encontrar virus que son archivos malignos el cerebro lógico de la torre spyware. Que  son archivos espías para robar información. Y hackers son los que controlan la pc.